Winect系统传输WiFi信号，并分析它们在人体上的反射，以生成动态的三维人体骨骼。信用:任、杨。无线感测设备是允许用户感测运动和远程监控特定环境中的活动或变化的工具，具有许多应用。例如，它们可以用于监视目的，也可以用于跟踪病人和运动员的睡眠或身体活动。一些视频游戏开发者也使用无线传感系统来创造更吸引人的体育或舞蹈相关游戏。佛罗里达州立大学、三一大学和罗格斯大学的研究人员最近开发了Winect，这是一种新的无线传感系统，可以在人类进行各种自由形式的身体活动时，以3D方式跟踪他们的姿势。该系统在arXiv上预先发布的一篇论文中进行了介绍，并将在2021年ACM互动、移动、可穿戴设备和泛在技术会议(Ubi Comp)上展示，这是全球最著名的计算机科学活动之一。
“我们的研究小组一直在进行无线传感的前沿研究，”进行这项研究的研究人员之一杨洁告诉TechXplore。“过去，我们提出了几种利用Wi-Fi信号感知各种人类活动和物体的系统，从大规模的人类活动，到小规模的手指运动、睡眠监测和日常物体，例如，我们提出了两个被称为E-eyes和WiFinger的系统，这是最早利用Wi-Fi感知来区分各种类型的日常活动和手指手势的工作之一。”
虽然研究人员在过去的研究中开发的无线传感系统取得了令人鼓舞的结果，但它们主要依赖于在一组固定的已知活动上预先训练的模型，因此它们只能对有限数量的人类姿势或运动进行分类。在他们的新研究中，杨和他的同事探索了他们是否也可以使用Wi-Fi信号来感知自由形式的人类活动(即，涉及快速和更复杂的动作)。对自由形式运动的精确跟踪和估计可以增强几个真实世界的计算应用，包括虚拟现实实现、技术增强健身和视频游戏开发。
研究人员创建的Winect系统可以通过传输Wi-Fi信号并分析这些信号如何从人体反射出去来检查家庭环境中的运动。这使得它能够在3D中跟踪自由叉的运动和人体姿势。
Winect的一个关键优势是，它使用已经在环境中的无线传输设备，如笔记本电脑、台式计算机、智能电视或智能扬声器，来发送检查人类活动所需的信号。随后，它采用深度学习技术创建用户3D全身运动的数字版本，将身体分成由关节分隔的不同部分(例如，头部、脊柱、肩膀、肘部、手腕、臀部、膝盖和脚踝)。
“我们的系统首先发射无线信号来探测家庭环境，然后分析人体反射的信号进行自由形式的活动跟踪，”杨解释说。“更具体地说，它提取并分析接收到的Wi-Fi信号的相位，以检测人类活动的存在和活动肢体的数量。接下来，我们的系统使用信号处理技术来分离从每个移动肢体反射的Wi-Fi信号，并跟踪每个肢体的轨迹。”
Winect使用深度学习技术创建了人类用户身体姿势的3D数字版本。本质上，它通过建模肢体运动和相应关节之间的关系来创建用户身体的3D骨架。
研究人员的系统比其他现有的无线传感系统有许多优势。例如，与基于计算机视觉的设备(如Kinec t或Leap Motion)相反，它也可以通过墙壁进行感知，不受遮挡的影响，因为它不依赖于摄像头，而是依赖于可以通过物理障碍物的Wi-Fi信号。
“与侵入式可穿戴系统(如Xsens)要求用户在人体上佩戴或附着运动传感器或可视标记相比，Winect不需要在人体上安装传感器，因此对用户是透明的，”杨说。“此外，由于Winect可以在家中重复使用商用Wi-Fi设备(如笔记本电脑、台式机、智能电视、智能扬声器)，因此不会产生额外的成本，因此有望在智能家居中被终端用户大量采用。”
杨和他的同事评估了他们的无线传感系统，发现它取得了显著的效果。在他们的测试中，Winect可以在各种具有挑战性的环境和场景中以厘米级的精度跟踪自由形态的人类活动。总的来说，他们的发现表明，从人体反射的无线信号携带了丰富的信息，可以用来提取精细的人体运动和姿势。
“人机交互应用，这种细粒度的运动可以被挖掘出来，以理解智能医疗应用的人类活动和行为，”杨说。“例如，在原地老化设置中，了解老年人的活动和行为变化，对检测跌倒和其他需要的情况非常有帮助。通过跟踪一个人的日常活动并生成统计数据，也有可能监测健康状况，并提出改善健康的干预措施。”
在未来，这种三维人体姿态估计系统可以用于创建更吸引人和性能更好的应用，包括跟踪自由形式的人体运动。例如，它预测的3D姿势可以提高智能健身助手和虚拟现实平台的性能。
到目前为止，研究人员主要集中于检测人类活动，而没有分析它们发生的背景或环境。然而，在他们的ne xt研究中，他们计划按照一种被称为上下文感知的方法，创建能够跟踪人类活动并使用上下文信息预测意图的系统。
“例如，如果用户躺在床上不动，他/她可能正在睡觉或只是在听音乐，因此现有的系统可能很难完全理解他们在没有上下文的情况下所感受到的东西，”杨说。因此，通过考虑人类活动内容的语义语境和它们之间的内在关系，分析人类活动及其发生的场景是很重要的
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